package com.offcn.bigdata.spark.p1;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;

import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;

/**
 * spark入门案例之java版
 *  编程入口:SparkContext,但是java版本为javaSparkContext
 *  同时不同的spark模块的编程入口有所差异：
 *          SQL中的模块：
 *                  早期版本为SQLContext和HiveContext
 *                  2.0之后统一为SparkSesson
 *          Streaming中：
 *                  java：JavaStreamingContext
 *                  scala：StreamingContext
 *  编程的通用步骤：
 *  1.构建编程入口XxxContext
 *        需要涉及相应的配置信息
 *  2.加载外部数据
 *  3.对加载的数据进行转换操作
 *  4.要提交spark作业的执行
 *  5.释放资源
 */
public class JavaWordCountOps {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf();//相当于mr中的Configuration
        JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);//相当于mr中Job

        JavaRDD<String> linesRDD = jsc.textFile("F:/hello.txt");

        JavaRDD<String> wordsRDD = linesRDD.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            public Iterator<String> call(String line) throws Exception {
                String[] fields = line.split("\\s+");
                return Arrays.asList(fields).iterator();
            }
        });
        wordsRDD.foreach(new VoidFunction<String>() {
            public void call(String word) throws Exception {
                System.out.println(word);
            }
        });
        jsc.stop();
    }
}
